求助，回归后结果这样，然后我应该怎么处理了

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1. Residuals:
   
2.     Min      1Q  Median      3Q     Max
   
3. -3.1690 -0.7515 -0.1563  0.7431  4.5870
   
4. 
   
5. Coefficients:
   
6.             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
   
7. (Intercept) -1.77969    0.67303  -2.644   0.0084 **
   
8. host$x       0.83503    0.40861   2.044   0.0414 *
   
9. host$x2      0.01917    0.09713   0.197   0.8436   
   
10. host$y       1.56683    0.85980   1.822   0.0689 .
    
11. host$y2     -0.16777    0.28907  -0.580   0.5619   
    
12. host$z      -0.25713    0.98817  -0.260   0.7948   
    
13. host$z2      0.44795    0.84169   0.532   0.5948   
    
14. ---
    
15. Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
    
16. 
    
17. Residual standard error: 1.147 on 615 degrees of freedom
    
18. Multiple R-squared:  0.3279,    Adjusted R-squared:  0.3213
    
19. F-statistic:    50 on 6 and 615 DF,  p-value: < 2.2e-16

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应该怎么优化这个回归模型是合理了，= =

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关键词：怎么处理 coefficients coefficient EFFICIENT statistic standard error Error

有二阶项没有交叉项，截面数据不考虑异方差，这都是问题

怎么都不怎么显著啊？
你可以选择逐步回归 看看到底哪些变量加进去会一直显著。
平方项加进去是否有理论依据？否则自己创立模型好像不太具有说服力
加油